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Enregistrement W1678060886 · doi:10.1109/iwcmc.2015.7289206

MANET security through a distributed policy-based evaluation of node behaviour

2015· article· en· W1678060886 sur OpenAlexaff
Arash Tajalli-Yazdi, Hanan Lutfiyya, David Kidston

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAccess Control and Trust
Établissements canadiensCommunications Research Centre CanadaInnovation, Science and Economic Development CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTrust management (information system)Mobile ad hoc networkScalabilityComputer networkNode (physics)Reputation systemDistributed computingReputationBandwidth (computing)Wireless networkScheme (mathematics)Computer securityWireless ad hoc networkWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While MANETs can provide seamless networking that is fast and easy to deploy, the lack of a stable topology, no centralized control, and the use of wireless links with limited bandwidth make MANETs highly vulnerable to attacks. The autonomy of individual nodes must be balanced with the need to ensure that nodes contribute to the network function as a whole. Trust-based systems are often proposed in this situation, but the mechanisms by which trust are built is still an active area of research. In this paper we present a policy-based trust management framework that uses the observed behaviour of neighbouring MANET nodes to identify and react to attacks. The system uses policy rules to evaluate observed behaviour of neighbouring nodes and reputation values shared by peers. The calculated trust values are then sent to neighbours. The calculation of trust based on a combination of flexible policy rules and distributed evaluation is a novel approach and a significant contribution of the paper. A simulation-based evaluation of our framework based on a wormhole attack shows that the scheme is both scalable and robust.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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